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title: "Les quartiers prioritaires en Occitanie"
author: "NoLaSéQui"
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Généralités {data-icon="fa-signal"}
===================================== 

Row {data-height=200}
-----------------------------------------------------------------------

### QP 

```{r}
valueBox(105, caption = "QP en Occitanie", icon="fa-compass", color="#17202A")
```

### Hab

```{r}
valueBox("360k", caption = "habitants dans ces QP", icon="fa-user", color="#17202A")
```

### Rev

```{r}
valueBox("8,8 k€", caption = "de revenus annuel médian", icon="fa-eur", color="#17202A")
```

### Comm

```{r}
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```

Row {data-height=800}
-----------------------------------------------------------------------

### Quelles communes recensent le plus de QP ? {#occi .bloc}


```{r}
hc_occi
```

### Analyse {data-width=250 #comm .texte}

Les communes de Toulouse et Montpellier concentrent, à elles deux, 24 des 105 quartiers prioritaires de l'Occitanie. 

Toulouse totalise 12 QP dispersés sur son territoire, qui représentent 16 % de la population des quartiers prioritaires d'Occitanie, soit 55 600 habitants. La commune de Montpellier totalise également 12 QP sur son territoire (avec 52 400 habitants, soit 15 % de la population des QP d'Occitanie). 

La commune de Perpignan tend à les rejoindre en nombre de QP (9 en 2020). Mais avec "seulement" 32 400 habitants dans ses QP, elle ne pèse pas aussi lourd dans la région occitane.

Par ailleurs, si l'on se concentre sur l'agglomération urbaine de Toulouse et non plus sur la commune, cette dernière prend largement les devants : 18 QP répartis sur 5 communes (Toulouse, Cugnaux, Muret, Blagnac et Colomiers) totalisant 67 300 habitants, soit 19 % de la population de l'ensemble des QP d'Occitanie.

Clustering des QP {data-icon="fa-search-plus"}
===================================== 

Row {data-height=250}
-----------------------------------------------------------------------

### C1 {#vb}

```{r}
valueBox("C1", caption = "Nombreux équipements, taux d'emploi très élevé, population âgée (beaucoup de retraités), revenus élevés",color="#9a031e")
```

### C2 {#vb}

```{r}
valueBox("C2", caption = "Moins d'équipements, population moins âgée et revenus moins élevés",color="#4f772d")
```

### C3 {#vb}

```{r}
valueBox("C3", caption = "Revenus faibles, taux de pauvreté élevé et emplois précaires", color="#fb8b24")
```

### C4 {#vb}

```{r}
valueBox("C4", caption = "Taux de chômage faible, peu de précarité, population plutôt jeune", color="#0f4c5c")
```

Row {data-height=750}
-----------------------------------------------------------------------

### Toulouse {#tlse .bloc}

```{r, fig.keep='none'}
map_tlse
```


### Montpellier {#mtp .bloc}

```{r, fig.keep='none'}
map_mtp
```

### Analyse {#comm .texte2}

La commune de Toulouse :
Avec 31 700 habitants, soit 57 % d'entre eux, le quartier du Grand-Mirail de Toulouse est le plus important QP de la région, loin devant celui de la Mosson à Montpellier. A noter également la présence d'un quartier prioritaire atypique, celui de Rangueil, peu précaire et avec une population assez jeune. C'est en effet un quartier fortement étudiant, dont la population est en renouvellement sans cesse.


La commune de Montpellier :
Le plus important des QP de Montpellier est celui de la Mosson et ses 21 700 habitants, situés au nord-ouest de la commune. À lui seul, ce quartier regroupe 41 % de la population des quartiers prioritaires de la commune montpelliéraine. Par ailleurs, on constate à nouveau la présence d'un quartier prioritaire contrastant avec les autres, celui de Figuerolles. On y trouve une population soit très âgée, soit avec un fort taux d'emploi. Il s'agit d'un quartier dont la population a des revenus plus élevés que dans les autres QP. Le contraste s'explique sans doute par la politique de revalorisation dudit quartier. La réhabilitation des petits immeubles et des petites maisons mitoyennes a permis de diversifier la population, entre habitants historiques et nouveaux venus.

Dynamiques immobilières par cluster {data-icon="fa-home"}
===================================== 

Row {data-height=250}
-----------------------------------------------------------------------

### C1 {#vb}

```{r}
valueBox("C1", caption = "Prix qui stagnent et nombre de ventes en baisse depuis 2018",color="#9a031e")
```

### C2 {#vb}

```{r}
valueBox("C2", caption = "Prix en hausse et nombre de ventes en baisse depuis 2018",color="#4f772d")
```

### C3 {#vb}

```{r}
valueBox("C3", caption = "Prix en hausse et nombre de ventes en baisse depuis 2018", color="#fb8b24")
```

### C4 {#vb}

```{r}
valueBox("C4", caption = "Prix et nombre de ventes qui stagnent depuis 2018", color="#0f4c5c")
```

Row {data-height=750}
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### Dynamique des prix de ventes {#tlse .bloc}

```{r, fig.keep='none'}
hc_prix
```


### Dynamique des nombres de ventes {#mtp .bloc}

```{r, fig.keep='none'}
hc_vente
```

### Analyse {#comm .texte2}

Analyse des dynamiques de prix et du nombre de ventes depuis 2018 (par cluster) :
Dans les QP de classe 1, dont l'évolution des prix stagne et qui voit son nombre de vente diminuer, il y a probablement un manque d'attractivité.

Dans les QP de classe 2 et 3, dont l'évolution des prix est à la hausse tandis qu'à l'inverse le nombre de ventes diminue, on fait sans doute face à un manque d'offres. 

Dans les QP de classe 4, qui pour rappel sont majoritairement étudiants, l'attractivité est présente et permet donc que les prix et la volumétrie de ventes restent constants depuis 2018.



Remarques :
Concernant les QP de classe 2, on note tout de même une certaine disparité entre l'évolution des prix de ventes des différents QP. Il faut donc être vigilant sur ce constat.

De même, la stagnation des prix de vente en classe 4 est à nuancer. En effet, les deux plus gros QP (sur 4) présentent une évolution à la baisse, ce qui tire la médiane vers le bas.